大厂真题：【链表】大疆2023秋招-链表合并

题目描述与示例

题目描述

现在有一个链表数组，每个链表内都已经是升序的排序现在请你将所有的链表进行合并，返回合并后的升序链表。

输入描述

一共 n + 1行数据

第1行：一共有 n 个链表

第2~n+1行：所有的链表

输出描述

合并后的链表的所有元素

示例一

输入

3
1 4 5 
1 3 4 
2 6

输出

1 1 2 3 4 4 5 6

说明

第一行：一共有三组链表

第二行：第一组链表：1->4->5

第三行：第二组链表：1->3->4

第四行：第三组链表：2->6

合并后的结果为1->1->2->3->4->4->5->6

解题思路

注意，本题和LeetCode23. 合并K个升序链表完全一致。

由于采用ACM模式输入，本题的输入直接用数组代替链表，故可以有两种方式进行处理：

1. 直接对K个升序数组进行K路归并
2. 将数组转化为链表，再对K个升序链表进行K路归并

在熟练度较高的情况下，建议使用第二种方法，以免通过笔试后，面试官查看代码。

对于K路归并问题，无论是数组还是链表，我们都可以使用优先队列来维护该过程。

代码

解法一：使用链表求解

Python

# 题目：【链表】大疆2023秋招-链表合并
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：链表/优先队列
# 代码有看不懂的地方请直接在群上提问


import heapq

# 构建链表节点类
class ListNode:
    def __init__(self, val = 0, next = None):
        self.val = val
        self.next = next

# 根据数组构建链表，返回链表的头节点
def build_linked_list(nums):
    nxt_node = None
    # 采用逆序构建链表的方式最为简单
    # 逆序遍历数组nums，构建值为num的节点node
    # 同时令node指向nxt_node
    for num in nums[::-1]:
        node = ListNode(num, nxt_node)
        nxt_node = node
    return node


# 用于输出链表的函数
def print_linked_list(head):
    node = head
    res = list()
    while(node):
        res.append(node.val)
        node = node.next
    print(" ".join(str(val) for val in res))


# 用于对K个升序链表进行K路归并的函数
def mergeKLists(lists):
    # 构建小根堆，内层元素为二元元组，由每条链表的节点值node.val和链表在lists中的索引i构成
    # 注意到二元元组的排序会先按照第一个元素node.val的大小进行排序
    # 故node.val最小的二元元组会位于小根堆堆顶
    heap = [(node.val, i) for i, node in enumerate(lists) if node]
    heapq.heapify(heap)

    # 构建哑节点，初始化当前节点cur_node为哑节点
    dummyHead = ListNode(0, None)
    cur_node = dummyHead
    # 持续进行循环，退出循环的条件为heap为空
    while (heap):
        # 弹出值最小的元素，即当前lists中最小的节点
        cur_min_node, idx = heapq.heappop(heap)
        # 当前节点指向节点lists[idx]
        cur_node.next = lists[idx]
        # 当前节点cur_node前进
        cur_node = cur_node.next
        # 在lists中索引idx对应的节点前进
        lists[idx] = lists[idx].next
        # 如果前进后的节点lists[idx]不为空节点，
        # 则同样按照(node.val, i)的格式压入堆中
        if lists[idx]:
            heapq.heappush(heap, (lists[idx].val, idx))

    # 最终返回哑节点dummyHead的下一个节点，为合并后的链表的头节点
    return dummyHead.next

# 输入链表条数k
k = int(input())
# 储存k条链表的数组lists
lists = list()
# 遍历k次，将输入的数组nums转化为链表head
# 再将head存入lists中
for _ in range(k):
    nums = list(map(int, input().split()))
    head = build_linked_list(nums)
    lists.append(head)

# 调用mergeKLists()函数，得到合并后的新的头节点
final_head = mergeKLists(lists)
print_linked_list(final_head)

Java

C++

时空复杂度

时间复杂度：O(kNlog⁡k)。考虑优先队列中的元素不超过k个，那么插入和删除的时间代价为O(log⁡k)，这里最多有 kN个点，对于每个点都被插入删除各一次，故总的时间代价即渐进时间复杂度为 O(kn×log⁡k)

空间复杂度：O(k)。这里用了优先队列，优先队列中的元素不超过 k 个，故渐进空间复杂度为O(k)。

解法二：使用数组求解

Python

# 题目：【链表】大疆2023秋招-链表合并
# 作者：闭着眼睛学数理化
# 算法：数组/优先队列
# 代码有看不懂的地方请直接在群上提问


import heapq


# 用于对K个升序数组进行K路归并的函数
def mergeKLists(lists):
    # 构建小根堆，内层元素为二元元组，由每个数组nums首元素的值nums[0]和其在lists中的索引i构成
    # 注意到二元元组的排序会先按照第一个元素nums[0]的大小进行排序
    # 故nums[0]最小的二元元组会位于小根堆堆顶
    heap = [(nums[0], i) for i, nums in enumerate(lists)]
    heapq.heapify(heap)
    # 表示每一个数组nums进行到哪一个索引的数字idx_lst，初始化均为0
    # 表示最开始时，都位于0索引的位置
    # 长度为数组nums的数量，即len(lists)
    idx_lst = [0] * len(lists)
    ans = list()
    while heap:
        # 弹出值最小的元素，即当前lists中最小的数组
        cur_min_num, idx = heapq.heappop(heap)
        # cur_min_num为加入ans的元素
        ans.append(cur_min_num)
        # 在lists中索引为idx的数组lists[idx]里的索引idx_lst[idx]需要前进一步
        idx_lst[idx] += 1
        # 如果idx_lst[idx]前进后，没有到达
        # 则同样按照(num, i)的格式压入堆中
        # 其中num = lists[idx][idx_lst[idx]]
        # lists[idx]为第idx个数组，选取该数组中第idx_lst[idx]个数
        if idx_lst[idx] != len(lists[idx]):
            num = lists[idx][idx_lst[idx]]
            heapq.heappush(heap, (num, idx))
    return ans


# 输入链表条数k
k = int(input())
# 储存k个链表的数组lists，此处用数组代替链表
lists = list()
# 遍历k次，直接储存数组nums
for _ in range(k):
    nums = list(map(int, input().split()))
    lists.append(nums)

ans = mergeKLists(lists)
print(" ".join(str(num) for num in ans))

Java

C++

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